优选智能决策理论与方法
智能决策系统的设计与优化
智能决策系统的设计与优化随着信息技术的快速发展，人们对于信息的获取和处理能力不断提高，人们的决策能力也不断被要求和提高。
然而，人类在接收和处理信息方面总是会存在局限性，不能全面地考虑各种因素。
出于这种需要，智能决策系统应运而生。
智能决策系统的定义智能决策系统是指利用计算机模拟人类决策过程和方法，应用人工智能技术实现自主决策，以解决特定问题的系统。
其目标是为人类提供更加科学、准确、全面和快速的决策服务。
智能决策系统的设计原则智能决策系统的设计需要遵循以下原则：1.可靠性原则智能决策系统的准确性和可靠性是其最重要的特点。
设计智能决策系统时，必须要有足够的数据支持和充分的逻辑分析，以确保输出结果的正确和可靠。
2.智能化原则智能决策系统的设计要具备智能化的特征，即要有自己的学习能力和判断能力。
要通过数据反馈、参数调整等方式不断优化系统，提高系统的自主决策能力。
3.易用性原则智能决策系统的操作应该简单明了，用户无需特殊的操作技能就可使用。
同时要提供灵活的选项和反馈机制，以符合不同用户的需求。
4.可扩展性原则智能决策系统的设计应当考虑到系统的扩展性，因为随着系统使用频率的增加，需要不断地加入新的数据、算法和功能。
设计时应注重系统的可扩展性，并尽量降低扩展带来的风险和成本。
5.安全性原则智能决策系统所涉及的信息和数据是非常重要的，因此必须考虑系统的安全性。
设计时应该采用严密的访问控制和加密技术，保护系统的数据不被非法访问和修改。
智能决策系统的优化智能决策系统的优化是一个不断迭代的过程，需要持续地收集信息、调整参数、改进算法和功能等，以提高系统性能和决策准确性。
具体来说，可以从以下几个方面进行优化：1.数据质量优化数据是智能决策系统的重要组成部分，数据的质量直接关系到系统的精度和可靠性。
因此要从多个角度优化数据质量，如数据清洗、数据去重、数据规范化等。
2.算法优化算法是决策系统的核心，决策的准确性和速度都取决于算法的性能。
智能决策支持方法
智能决策支持方法是一种利用人工智能和数据分析技术来辅助决策过程的方法。
它可以帮助决策者更好地理解和分析复杂的问题，并提供有针对性的建议和决策方案。
以下是一些常见的智能决策支持方法：
1. 数据挖掘：通过对大量数据的分析和挖掘，发现数据中的模式、趋势和关联，为决策者提供有关决策问题的信息。
2. 机器学习：利用机器学习算法对历史数据进行训练，构建模型来预测未来的情况和结果，为决策者提供决策的依据。
3. 专家系统：基于专家知识和规则的推理机制，模拟专家的决策过程，为决策者提供专业的建议和解决方案。
4. 模拟仿真：通过建立模型和进行仿真实验，模拟决策问题的各种情况和结果，帮助决策者评估不同决策方案的效果和风险。
5. 多目标优化：考虑多个决策目标和约束条件，利用优化算法寻找最优的决策方案，帮助决策者在多个目标之间做出权衡和决策。
6. 决策树：通过构建决策树模型，将决策问题分解为一系列的决策节点和结果节点，帮助决策者理清决策过程和选择路径。
以上是一些常见的智能决策支持方法，不同的方法适用于不同的决策问题和场景，决策者可以根据具体情况选择合适的方法来辅助决策。
管理学概论-第五章-决策与决策方法
3、德尔菲法
德尔菲是古希腊神话中的一 座名城，是阿波罗神殿的所在 地。传说太阳神经常派使节到 各地搜集仁人志士的意见。兰 德公司的道奇（Dalkey）等人 应用这一创意，即集众人的智 慧，专门设计了一种专家集体 决策的方法，因而也称专家法。
德尔菲法
德尔菲法由美国兰德公司提出，用于听取专家 对某一问题的意见。避免集体讨论存在的屈从 于权威或盲目服从多数的缺陷。
二、决策的原则
决策遵循的是满意原则，而不是最优原则 原因：
A、决策者很难收集到影响组织内外一切 因素的信息；
B、决策者对信息的利用能力是有限的； C、制订的方案数是有限的，对有限方案 的认识是有局限性的； D、任何方案的实施都在未来，而未来是 不确定的。
决策的原则：
达到最优原则
但在现实中， 上述这些条件 往往得不到满足
2、名义小组技术
集体决策中，如对问题的性质不完全了解 且意见严重分歧，则可采用名义小组技术。
操作程序：（1）先召集一些有知识、有 经验、有能力的人，把要解决的问题和关键内 容告诉他们。（2）小组成员互不通气，也不 在一起讨论协商，各人独立思考后制定备选方 案并形成文字。（3）召开会议陈述成员各自 的方案；（4）对方案进行投票优选，产生大 家最赞同的方案，将其他方案提交管理者作为 决策参考。
关系融洽——时间短、障碍少、成本低 关系紧张——时间长、障碍多、成本高
决策主体
群体决策
个体决策
群体决策的利弊
利
1、提供更完整的信息 2、产生更多的方案 3、增加对决策方、少数人统治
3、屈从于压力，影响决 策的质量 4、责任不清
决策的效果与效率
第五章 决策与决策方法
决策与决策理论 决策过程 决策的影响因素 决策的方法
决策理论与方法教学PPT课件
本 讲3.1 内多属容性决策概述
3.2 多属性决策方法 3.3 多属性决策应用
3.1 多属性决策概述
3.1.1 多属性决策概念 多属性决策（MADM）问题广泛地存在于社会、经济、管理等各个领域中，
如
投资决策 项目评估 质量评估 方案优选 企业选址 资源分配 科研成果评价 人员考评
建其中一家的发热门诊。在扩建时，既要满足患者到医疗水平较好的医 院，又要使扩建费用尽可能小。 ③大学生毕业后，通常有几种考虑：考研究生、素，因 此评价一个考研的问题也是典型的多属性决策问题。 ④即使是购物，比如买衣服，总希望物美（品牌、尺寸合适、款式新颖、 颜色中意、面料结实、加工质量高等）价廉。
例如：本科生可以用学分或绩点来考核其在校期间的学习情况，发电厂可 以用年发电量（亿度／年）或装机容量（万千瓦）来描述其发电能力，这 两者是没有统一标准的，即不可公度。而某个集装箱的大小只能用容积 （立方米）来表述，投资的多少则应该用货币（万元）表示，这两个是有 统一标准的，即可公度。
3.1 多属性决策概述
例如，某化工企业想拓展业务领域，意图收购某机械厂，但是拓 展领域的同时可能会给企业短期效益带来损害，而且如果收购后经营不 善很可能导致企业的亏损甚至倒闭。
（4）决策者的偏好不同导致决策结果不同。不同的决策者 对同一个决策问题会有不同的看法，决策的结果也就有所不 同。所谓仁者见仁智者见智。
33.1..2 1多属性多决策属分类 性决策概述
出行、不被雨淋湿就是我们的目标，显而易见我们的目标有两个； 而出行有不同的雨具和交通工具可供选择，这两者我们称之为方案； 快速、方便快捷、经济等这些指标我们称之为属性（或方案属性）； 像安全、美观、舒适这些是评价目标的指标，我们可以称为目标的属性。
优选投标项目的决策方法
(-)
$ （ % 4 $% ） ( !
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式中!(-)为矩阵 ! 4 ! 的最大特征单根；$ " 为对应 于!(-)的正特征向量，且# $ " # ’ %； $ % ’ （ - % ，
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因为投标优选决策时各个因素的相对重要性是 不一样的，所以还要请专家根据自己的经验和专业 知识，确定每个因素影响程度的大小，给出其权 重，从而得到权重向量 "# ’ （ )#% ， )#$ ，…， )#" ） ， )#& 表示第 # 位专家认为第 & 个因素的权重值，且：
断变化，同时市场上的招标信息很多，每个招标项 目亦都有各自的特点，承包商需综合多方面因素进 行项目优选。所以在进行投标前期决策时，承包商 首先要根据手头掌握的资料，针对本公司有资格承
收稿日期：#""# !! 作者简介：王
影响投标优选决策的因素很多，而且是相互交 叉、渗透的，承包商应根据具体情况，确定出既能 概括决策涉及的范围，又便于独立对比分析的因 素。
［E］ ［F］ 理后作为指标的客观权重 。
!"!
应用
根据收集到的 ! 个专家的评分矩阵的规范矩 阵，可以就某一因素，得到 ! 个专家对不同方案的 评判矩 阵 #" < （ # "$% ） ! = & 。式 中 $ < ;，…， ! ； "
" < ;，…， ’ ； % < ;，…， & ； # "$% < ( $ %" ； # $% 表示对 第 " 个因素第 $ 个专家对于第 % 个项目的评分规范
决策理论与方法2
决策变量的期望值包括三类： 损失期望值（成本、投资等） 收益期望值（利润、产值等） 机会期望值（机会收益、机会损失等） 把每个方案的期望值求出来加以比较选优的方法， 即为期望值决策准则。
2、案例分析
例：某化工厂为扩大生产能力，拟定了三种扩建方案以供决策： （1）大型扩建，如产品销路好，可获利200万元，销路差则亏损60万元； （2）中型扩建，如产品销路好，可获利150万元，销路差可获利20万元； （3）小型扩建，产品销路好，可获利100万元，销路差可获利60万元。根 据历史资料，为了产品销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3，试做 出最佳扩建方案决策。
（3）折中准则 折中准则既非完全乐观，也非完全悲观，其基 本思路是假设各行动方案既不会出现最好的条件结 果值，也不会出现最坏的条件结果值，而是出现最 好结果值和最坏结果值之间的某个折衷值，再从各 方案的折中值中选出一个最大者，对应的方案即为 最满意方案。
（4）遗憾准则（min-max准则） 遗憾准则也称为最小遗憾值准则或最小机会损 失准则。通常人们在选择方案的过程中，如果舍优 取劣，就会感到遗憾。所谓遗憾值，就是在一定的 自然状态下没有取到最好的方案而带来的机会损失。
三、风险型决策准则
（一）期望值准则
1、基本原理
一个决策方案aj的期望值，就是它在不同自然状态 下的损益值（或机会损益值）乘上相对应的发生概率之 和。即E(aj) =∑p（θi）vij E(ai) ——方案aj的期望值 vij ——方案aj在自然状态θi下的损益值 p（θi）——自然状态θi发生的概率
例：某企业拟定了3个生产方案，方案一（a1）为 新建两条生产线，方案二（a2）为新建一条生产线， 方案三（a3）为扩建原有生产线，改进老产品。在 市场预测的基础上，估计了各个方案在市场需求的 不同情况下的条件收益值如下表（净现值，单位： 万元），但市场不同需求状态的概率未能测定，如 何进行决策分析？ 收益（万元） （a1） （a2） （a3） 需求大 需求中 需求小
智能决策技术原理及应用
智能决策技术原理及应用
智能决策技术指的是一类技术，它能够帮助人们做出高效、准确的决策。
这类技术的应用领域涵盖从管理决策、经济决策到科学决策等方面。
它通过对问题进行分析，发现最优解，从而帮助决策者更好地拟定和维持决策，提高政策可行性，并做出更明智的决策。
智能决策技术在核心原理上采用计算机科学、计算机技术和系统工程学等学科融合，把复杂的决策任务变成可计算的模型，然后使用计算机技术进行运算和处理，解决实际决策问题。
具体来讲，智能决策技术包括以下几个部分：
1.概念表示：为表达决策问题建立一套本体、概念和术语；
2.模型建立：建立决策问题的模型，以明确目标函数和决策变量；
3.技术：使用方法，决策空间中的可行解；
4.决策分析：对到的最优解进行分析，使决策更加明智、安全。
智能决策系统中的模型开发方法与实践指南
智能决策系统中的模型开发方法与实践指南智能决策系统是一种基于人工智能技术的应用系统，能够通过数据分析和模型建立来辅助人们做出决策。
在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的数据和信息，如何利用这些数据为企业决策提供科学依据成为了一项关键任务。
模型的开发是智能决策系统的核心，本文将介绍智能决策系统中的模型开发方法和实践指南。
1. 数据预处理与准备在模型开发之前，首先需要对原始数据进行预处理和准备。
数据预处理的目的是清理和整理数据，使其符合模型的建模要求。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
另外，需要对数据进行特征选择和特征编码等处理，以便能够更好地使用这些特征进行模型训练。
2. 模型选择与建模在模型选择过程中，需要根据业务需求和数据特点选择适合的模型。
常用的模型包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
选择模型时要考虑模型的可解释性、准确性、计算效率等方面的因素。
模型建模是模型开发的核心步骤。
首先，需要将数据集划分为训练集和测试集，用训练集对模型进行训练，用测试集评估模型性能。
在训练过程中，可以采用交叉验证等技术来优化模型。
此外，还可以使用一些算法调优的方法，如网格搜索、遗传算法等来寻找最佳的超参数组合。
3. 模型评估与优化在模型开发的过程中，模型的评估和优化至关重要。
评估模型的性能可以采用各种指标，如准确率、召回率、F1值等。
根据评估结果，可以对模型进行进一步的优化，如调整阈值、增加特征、修改模型结构等。
4. 模型部署与管理经过评估和优化的模型可以部署到智能决策系统中进行实际应用。
在模型部署过程中，需要考虑模型的计算资源需求、数据接口和输出展示等问题。
另外，为了保证智能决策系统的稳定性和安全性，还需要设计合理的模型管理策略，如定期更新模型、监控模型性能等。
5. 持续改进与迭代随着业务需求的变化和数据的更新，模型的性能可能会下降。
因此，持续改进和迭代是模型开发的重要环节。
通过不断地收集新数据、优化模型和重新训练模型，可以保持模型的准确性和适应性。
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A2
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机器学习—归纳学习：决策树
❖ 概念学习系统CLS(Hunt)：从一颗空的决策树出发，添加新 的判定结点来改善原来的决策树，直到该决策树能够正确地 将训练实例分类为止。
产生根节点T，T包含所有的训练样本； 如果T中的所有样本都是正例，则产生一个标有“1”的节点作
Re d(v) Apple(v) | Re d(v) Blue(v) Apple(v) 将合取转为析取规则
Re d(v) Circle(v) Apple(v) | Re d(v) Circle(v) Apple(v)
机器学习—归纳学习：泛化
爬升概念树规则：通过爬升概念树，低层概念被较高层 概念替代。设A表示信息系统中的某个属性如Animal， a,b,…分别为对象u,v,…在属性A上的取值，若s是概念树 上a,b,…的父结点，则基于概念树爬升的泛化规则表示为：
假设以随机变量A作为决策树根的测试属性，A具有k个 不同的离散值v1,v2,…,vk，它将X划分为k个子集，且假设 第j个子集中包含Pj个正例，Nj个反例，则第j个子集的信 息熵为I(Pj,Nj)。
机器学习—归纳学习：决策树
以A为测试属性的期望信息熵为
E(A)
k j 1
Pj N j PN
I (Pj , N j )
A(u) a
A(v)
b
|
(x)L(x) s
Nick等人给出了一种面向属性的归纳算法。
❖ 过度泛化问题
当某个属性被爬升至过高的概念层会导致冲突的产生，
这种现象称为过度泛化。克服过度泛化必须有相应的终
止泛化算法的策略。
机器学习—归纳学习：泛化
哺乳类
动物
鸟类
第1层 第2层
食肉类
蹄类
飞禽类
走禽类
值，F(v)均成立： F(a) F(b) | (v)F(v)
机器学习—归纳学习：泛化
消除条件规则：一个合取条件可看作是对满足此概念的 可能实例集的一个约束。消除一个条件，则该概念被泛 化。
Re d(v) Circle(v) Apple(v) | Re d(v) Apple(v)
添加选项：通过添加更多条件，使得有更多的实例满足 概念而使该概念泛化。该规则特别有用的方式是通过扩 展某个特定概念的取值范围而增加选项。
机器学习—归纳学习：决策树
T
A0
1
0
T1
T2
A1
A1
1 T11
A2
0 T12
-1
1 T21 1
0 -1 T22
1
0
T111 T112
-1
1
机器学习—归纳学习：决策树
❖ ID3算法(Quinlan)：ID3算法对CLS做了两方面的改进：(1) 增加窗口技术；(2)以信息熵的下降速度(信息增益)作为测试 属性选择标准。
为T的子节点，并结束； 如果T中的所有样本都是反例，则产生一个标有“-1”的节点作
为T的子节点，并结束； 选择一个属性A(如何选?)，根据该属性的不同取值v1,v2,…,vn将
T中的训练集划分为n个子集，并根据这n个子集建立T的n个子 节点T1,T2,…,Tn，并分别以A=vi作为从T到Ti的分支符号； 以每个子节点Ti为根建立新的子树。
机器学习—归纳学习：决策树
A0 A1 A2 A3 类 A0 A1 A2 A3 类
0 0 0 0 -1 1 0 0 0 -1 0 0 0 1 -1 1 0 0 1 -1
A0
1
0
0 0 1 0 -1 1 0 1 0 -1
A1
A1
0 0 1 1 -1 1 0 1 1 -1
1
01 0
010011 1001
优选智能决策理论与方法
机器学习
❖ 机器学习是从模拟人类的学习行为出发，研究客观 世界和获取各种知识与技能的一些基本方法（如归 纳、泛化、特化、类比等），并借助于计算机科学 与技术原理建立各种学习模型，从根本上提高计算 机智能和学习能力。研究内容是根据生理学、认知 科学对人类学习机理的了解，建立人类学习的计算 模型或认知模型；发展各种学习理论和学习方法， 研究通用的学习算法并进行理论上的分析；建立面 向任务且具有特定应用的学习系统。
机器学习—归纳学习：泛化
❖ 归纳学习是指从给定的关于某个概念的一系列已知 的正例和反例中归纳出一个通用的概念描述。
❖ 泛化(Generalization)是用来扩展一假设的语义信息， 使其能够包含更多的正例。泛化所得到的结论并不 总是正确的。
❖ 常用泛化方法：
将常量转为变量规则：对于概念F(v)，如果v的某些取值 a,b,…使F(v)成立，则这些概念可被泛化为：对于v的所有
第3层
虎
印度豹 长颈鹿 斑马 信天翁 鹰
驼鸟 企鹅 第4层
机器学习—归纳学习：决策树
❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。所谓决策树是 一个类似流程图的树结构，其中树的内结点对应属性或属性 集，每个分枝表示检验结果(属性值)，树枝上的叶结点代表 所关心的因变量的取值(类标签)，最顶端的结点称为根结点。
信息增益 ：设决策树根结点的样本数据为X={x1,x2,…,xn}， 称X的两个训练子集PX(对应类标签为1)和NX (对应类标 签为-1)为正例集和反例集，并记正例集和反例集的样本 数分别为P和N，则样本空间的信息熵为
I (P, N) P log( P ) N log( N ) PN PN PN PN
❖ 决策树学习采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点 进行属性值比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分 支，在叶结点得到结论。从根结点到每个叶结点都有唯一的 一条路径，这条路径就是一条决策“规则”。
❖ 当经过一批训练实例集的训练产生一颗决策树，那么该决策 树就可以根据属性的取值对一个未知实例集进行分类。所有 的决策树都有一等价的ANN表示；也可用SVM实现相同的 功能。
窗口技术：对于训练集很大的情形可选择其某个子集(称 为窗口)构造一棵决策树，如果该决策树对训练集中的其 它样本的判决效果很差，则扩大窗口，选择不能被正确 判别的样本加入到窗口中，再建立一个新的决策树，重 复这个过程得到最终的决策树，显然不同的初始窗口会 产生不同的决策树。
机器学习—归纳学习：决策树